
2025/08/02(土)
AI業界では大規模言語モデル(LLM)の性能競争が激化していますが、実は翻訳分野の進歩は長い間停滞していました。しかし、その状況を一変させる画期的なモデルが登場しました。
✨ Qwen-MT:Alibaba Cloudが開発した次世代AI翻訳モデルです。
このモデルは、従来の翻訳AIが抱えていた「正確だけれど不自然」「速度が遅い」「コストが高い」といった課題を一気に解決。世界92言語に対応し、GPT-4やGemini 2.5 Proと競合する性能を実現しています。
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目次
Qwen-MTは、Alibaba CloudのQwen3をベースに構築された専用翻訳モデルです。膨大な多言語データと翻訳特化データで学習し、強化学習を活用して「正確で自然な翻訳」を実現しています。
特徴 | 詳細 |
---|---|
対応言語数 | 92言語(方言も含む) |
カバー率 | 世界人口の95%以上 |
アーキテクチャ | Mixture of Experts(MoE) |
料金 | 約0.5ドル/100万出力トークン |
Qwen-MTが対応する92言語は、単なる「対応」ではありません。実用レベルで使える品質を実現しています。
💡 ここがポイント!
多くの翻訳AIは「対応している」と謳っていても、実際には使い物にならない品質のことが多いもの。しかしQwen-MTは、どの言語でも実用的な翻訳品質を保証しています。
92言語対応と言われても、実際にビジネスで使える品質なのか不安です。マイナーな言語でも本当に実用的なんでしょうか?
現在のAI翻訳は、主要言語だけでなく多くの言語でビジネス文書の翻訳に活用できるレベルに達しています。ただし、重要文書や契約書では人の目による最終確認が必要です。Qwen-MTの場合、世界人口の95%以上をカバーする92言語で実用レベルの品質を実現しているため、海外展開や多言語サポートに十分活用できます。
Qwen-MTはMixture of Experts(MoE)アーキテクチャを採用しています。
MoEとは?
約0.5ドル/100万出力トークンという価格設定は、大規模な翻訳アプリケーションにとって革命的です。
実際の活用例
MOEって、何だかとても複雑そうですが、実際はどんな仕組みなんですか?
複数の専門家AIモデルが、それぞれ得意なタスクに特化して働く仕組みです。料理チームに例えると、「和食の専門家」「洋食の専門家」「中華の専門家」がいて、「司令塔」が注文に応じて最適な専門家に調理を任せるようなイメージです。入力に応じて関連性の高いエキスパートのみが選択的に活性化され、計算コストを抑制しながら高品質な結果が得られます!
Qwen-MTは以下の標準的な翻訳ベンチマークで、競合モデルと比較して優秀な結果を記録しました。
対戦相手
優秀な結果を示したベンチマーク
💡 ポイント:GPT-4.1やGemini-Proのような大型モデルと比較しても遜色ない性能を発揮しながら、処理速度とコストでは圧倒的に有利です。
ベンチマークテストだけでなく、実際のプロ翻訳者による評価でも高い評価を獲得しています。
1. 自然な表現
❌ 直訳的で不自然:「彼はとても疲れた状態だった」
✅ 自然で読みやすい:「彼はかなり疲れていた」
2. 文脈の理解
❌ 単語レベルの翻訳:「バンクに行く」→「銀行に行く」(河岸の場合でも)
✅ 文脈を考慮:川沿いの文脈なら「土手に行く」
カジュアルなスラング
✅ トーンを正しく捉えた自然な翻訳
フォーマルな公式声明
✅ 堅い表現でも違和感のない文章
文化的な背景を含む長文
✅ 文脈を保ちながら意味を正確に伝達
元の英文(複雑な文化的背景を含む例):
中国の歴史と神話が混在するビデオゲームについての長い説明文
他社翻訳AI:
過度に説明的 or 平坦化された翻訳
Qwen-MT:
人間が書いたような自然で的確な翻訳
💡 ここが違う!
スクリプトが書いたような機械的な翻訳ではなく、まるで人間の翻訳者が書いたかのような自然さを実現しています。
用語ルール設定
特定の専門用語を指定した訳語で統一することが可能です。
"terms": [
{"source": "グラフェン", "target": "graphene"},
{"source": "化学元素", "target": "chemical elements"}
]
業界別の翻訳最適化
翻訳する文書の分野を指定することで、より適切な翻訳が可能になります。
設定例
統一性の確保
カスタマイズ機能と言われても、具体的にどうやって設定するのかイメージが湧きません。実際の業務でどう活用すればいいんでしょうか?
専門用語を辞書登録したり、業界や業務ごとにカスタマイズすることで翻訳精度を大幅に向上させることができます。例えば、製薬会社なら「承認済み薬剤名」を固定翻訳に登録し、IT企業なら「自社製品名」や「技術用語」を統一表記で設定します。「ですます」「である」の訳し分けも可能で、社内資料は「である調」、顧客向け資料は「ですます調」といった使い分けも簡単に実現できます。
多言語対応サイトの構築
日常業務での活用
メディア・エンターテイメント
顧客対応の効率化
ジョークや慣用句
他のAIモデルと同様、ユーモアや文化特有の表現では時々つまずくことがあります。
💡 対策方法
レート制限
大量のリクエストを送信する場合は、適切なレート制限の設定が必要です。
トークン数の管理
長文の翻訳では、事前にトークン数を確認してコストを把握しましょう。
基本的な実装例
# Python実装例
import requests
def translate_text(text, source_lang, target_lang):
# APIエンドポイントとパラメータ設定
# 実際の実装ではAPIキーと正しいエンドポイントを使用
pass
Qwen-MTは、これまでの翻訳AIの常識を覆す画期的なモデルです。92言語対応、高速処理、低コスト、そして高品質というすべてを兼ね備えています。
✅ 圧倒的なコストパフォーマンス:月額数百円から始められる多言語対応
✅ 実用的な翻訳品質:プロの翻訳者も認める自然な仕上がり
✅ 柔軟なカスタマイズ:あなたのビジネスに合わせた翻訳設定
✅ 豊富な対応言語:世界中のユーザーに対応可能
翻訳を必要とするプロジェクトがあるなら、まずは小さく始めてみることをおすすめします。ドキュメント翻訳、サポートチケット、サイトの多言語化など、どんな用途でもQwen-MTの威力を実感できるはずです。
AI翻訳の新時代が始まりました。あなたも今すぐこの波に乗り、グローバルな展開を加速させませんか?
DBS銀行のデータサイエンティスト。生成AIの実務活用や教育に精通し、情報発信も積極的に行う。
Mehul Gupta(メフル・グプタ)は、DBS銀行のデータサイエンティストであり、 著書『LangChain in Your Pocket』の著者としても知られています。 AIや機械学習の知見を発信するプラットフォーム「Data Science In Your Pocket」を主宰し、 Mediumでは350本以上の技術記事を執筆するトップライターとして活躍中です。 過去にはTata 1mgにて医療データのデジタル化にも取り組みました。 趣味はギター演奏とAI教育への貢献です。
この記事は著者の許可を得て公開しています。
元記事:Qwen-MT : The best AI Language Translation model, beats everything
Workstyle Evolution代表。18万人超YouTuber&著書『ChatGPT最強の仕事術』は4万部突破。
株式会社Workstyle Evolution代表取締役。YouTubeチャンネル「いけともch(チャンネル)」では、 AIエージェント時代の必須ノウハウ・スキルや、最新AIツールの活用法を独自のビジネス視点から解説し、 チャンネル登録数は18万人超(2025年7月時点)。